Диссертация (Развитие методов оптимизации размещения компенсирующих устройств и возобновляемой распределенной генерации в радиальных электрических сетях), страница 5

В таблице 1.5 приведено сравнение методов искусственногоинтеллекта и традиционных методов (классических методов) [86]. Внастоящее время методы искусственного интеллекта предпочтительнееклассических методов.Таблица 1.5.Сравнение методов искусственного интеллекта и традиционных методовМетодВремяИскусственныйинтеллектКороткое времярасчетовКлассическиеметодыПродолжительноевремя расчетовРеализацияНе оченьсложнаяПростая илегкаяДоступностьОченьвысокаяскоростьсходимостиНизкаяскоростьсходимостиТребованияОтличнаяуправляемостьограничениями,требуется маловходных переменных,используется нанелинейных системах,и используется длябольших системНизкая управляемостьограничениями,требуется многовходных переменных,используются длянебольших системСовременные распределительные сети представляют собой сложныеразветвленные структуры с большим количеством узлов нагрузки.

Длядостижениямаксимальногоположительногоэффектаотвнедрения35распределеннойприменятьсягенерациисовременныеикомпенсирующихустройстввысокопроизводительныедолжныоптимизационныеалгоритмы с высокой скоростью расчета и сходимостью алгоритма.Большинство современных авторов выполняет предварительную оценкураспределительной сети на основе коэффициентов чувствительность для того,чтобыукрупненноопределитьпредпочтительныедляустановкикомпенсирующих и генерирующих установок узлы.

Для полученногомножества узлов в дальнейшем выполняется оптимизационный расчет дляточного определения мест размещения и мощности установок [3-6].Оптимизационныеалгоритмыбудутрассмотреныраздельноприменительно к задачам раздельного размещения компенсирующихустройств, малой генерации и их совместного выбора.Выводы по главе 11.Для распределительных сетей Египта характерны высокийуровень потерь электроэнергии, загрузки электросетевых элементов иотклонений напряжения.

При этом крупномасштабной реконструкции сетей вближайшее время не ожидается.2.Одной из стратегических задач для Египта является развитиераспределеннойэнергетикинаосновевозобновляемыхисточниковэлектроэнергии3.Размещения распределенной генерации и компенсирующихустройств позволяет значительно снизить потери электроэнергии, загрузкуэлектросетевыхэлементовиотклонениенапряжения,темсамымнормализовав работу сети. Эффект от установки дополнительных устройствзависит от выбора их мощности и мест установки.4.Актуальной и практически важной задачей является выборсовременного оптимизационного алгоритма для размещения распределеннойгенерации и компенсирующих устройств в электрических сетях.

Решениеданной задачи будет описано в последующих главах диссертации.37ГЛАВА 2. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИРАЗМЕЩЕНИЯКОМПЕНСИРУЮЩИХРАСПРЕДЕЛЕННОЙГЕНЕРАЦИИВУСТРОЙСТВИРАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ2.1 Оптимизационныекомпенсирующихалгоритмы,устройствиприменяемыедляраспределеннойразмещениягенерациивраспределительных электрических сетях2.1.1. ВведениеОсновнымипроблемамиэлектрическихсетей,вчастности,распределительных, являются большие потери электроэнергии и искажениепрофиля напряжения [94].

При этом большая часть потерь электроэнергиилюбой электроэнергетической системы происходит в распределительныхсетях [95]. В связи с быстрым ростом электропотребления, а также введениемэкологическихограниченийиконкурентногорынкаэлектроэнергии,распределительные электрические сети работают все в более тяжелыхрежимах, а проблема уменьшения потерь электроэнергии вызывает большуюозабоченность.Требованиякобеспечениюнадлежащегокачестваэлектроэнергии и эффективности ее передачи вынуждают исследовать новыетехники и методы управления для минимизации потерь электроэнергии ивыравнивания профиля напряжения [95]. Поэтому в последние тридесятилетия исследования в области распределительных электрических сетейбыли сфокусированы именно на минимизации потерь электроэнергии ирегулировании уровней напряжения.

Многочисленные методы минимизациипотерь электроэнергии и регулирования уровней напряжения можноразделить на две основные категории: (I) методы, основанные на установкебатарей статических конденсаторов (БСК), применяемые, как правило, длявысоковольтных сетей; (II) методы, основанные на распределённой генерацииэлектроэнергии, рассматривающие подключение малой генерации, например,38небольших ветряных электростанций или солнечных панелей, к основнойэлектрической сети.Традиционно задача минимизации потерь электроэнергии и поддержанияпрофиля напряжения сводилась к оптимизации подпитки сети реактивноймощностью посредством установки батарей конденсаторов. Однако, эволюцияэлектрических сетей и интеграция источников распределенной генерации (РГ)открывает новые возможности для решения описанных задач. В данной главерассматриваютсясуществующиеметодыминимизациипотерьэлектроэнергии и улучшению профиля напряжения с помощью установкибатарей конденсаторов и интеграции источников распределенной генерации.2.1.2.

Размещениешунтирующихбатарейконденсатороввраспределительной сетиЭффективность функционирование распределительных сетей во многомопределяется величиной перетоков реактивной мощности по электросетевымэлементам.Задача компенсации реактивной мощности в электрических сетяхрешалась начиная с середины 20 века. Сначала это были аналитическиеметоды, в которых использовались простейшие модели электрических сетей,значительно упрощенные по отношению к реальным физическим процессам.На основе данных методов формировались практические рекомендации поразмещению компенсирующих устройств.Изначально шунтирующие батареи конденсаторов (ШБК) размещалитолько на центрах питания для емкостной компенсации реактивной мощностив сети высшего напряжения.Это позволяло снизить уровень потерь активной мощности в сетяхвысшего напряжения, но для достижения большего эффекта, они должны бытьразмещеныкакможноближекпотребителю.Споявлениемвраспределительных сетях оборудования, устанавливаемого на опоры,39появилась возможность размещать компенсирующие устройства в любойточке сети [94].Основными задачами компенсации реактивной мощности являются:1.Снижение потерь активной мощности в сети2.Снижение падения напряжения3.Обеспечение нормативного коэффициента мощности4.Уменьшение величины полной мощности, передаваемой черезэлектросетевые элементы.5.Снижение затрат на эксплуатацию электрической сети.Под компенсацией реактивной мощности понимается решение задачивыбора оптимального количества компенсирующих устройств, выбормощности каждого из компенсирующих устройств, размещение их в узлахэлектрической сети.Различные авторы предлагали множество методов с использованиемразличных целевых функций, включающих потери активной мощности,отклонениенапряжения,загрузкуэлементовсети,коэффициентыустойчивости и многие другие факторы.Как правило, конденсаторные установки, размещаемые в электрическихсетях со смешанной нагрузкой содержат постоянную часть, которая всегдаподключена и управляемую, которая может подключаться и отключаться всоответствиисалгоритмомуправления.Емкостьпостояннойчастиконденсаторной установки определяется по величине базовой части графикареактивной мощности, выбор емкости управляемой части и размера ступенейуправления выполняется исходя из формы графика реактивной мощности вчасти сети, за местом размещения компенсирующих устройств.В ряде случаев задача расстановки компенсирующих устройстврешается совместно с другими задачами, например, размещением установокмалой генерации.Когда данной проблемой только начинали заниматься, вычислительныемощности были дорогие и сложнодоступны, поэтому разрабатывались40аналитическиеметоды.Такжепредлагалисьразличныеметодыпредварительного анализа схемы для снижения вычислительной сложностизадачи.Первые работы в этой области, были сосредоточены на разработкеаналитическихалгоритмовиаппроксимацияхдляуменьшениявычислительных затрат, в том числе и для решения задачи оптимальногораспределения и выбора мощности конденсаторов.Первая работа по оптимизации расположения одиночной батареиконденсаторов для равномерно распределенной нагрузки была выполнена в1956 [9].

Данное исследование было продолжено в [10], где был рассмотренслучай неравномерно распределенной нагрузки системы.В 70х годах данную задачу для сетей малой размерности решалиметодами численного программирования [9-10, 96].В 80х годах задача была решена для сетей разветвленной структуры сразличным сечением применяемых линий электропередачи [97-98].Ни один из перечисленных алгоритмов не учитывал такие факторы какувеличение пропускной способности линий, рост нагрузки, изменениеграфиков потребления электроэнергии, проблемы высокого напряжения впериоды низкой нагрузки, изменение стоимости электроэнергии, стандартныезначения мощности производимого оборудования.Также эти алгоритмы обладают рядом недостатков связанных супрощением моделей реальных сетей, таких как: равномерное распределениереактивной нагрузки в сети, одинаковые сечения проводов линий,ограниченное количество устанавливаемых устройств и ряда других.Поэтому в последние годы для решения задачи оптимальногораспределения и выбора мощности БСК в радиальных распределительныхсетях стали применяться эвристические методы и методы, основанные наиспользовании искусственного интеллекта [94], которые являются подклассомметодов эвристического поиска [99].41Многие современные работы содержат предварительный анализэлектрической сети на основе коэффициентов чувствительности для суженияпространство поиска для основного оптимизационного алгоритма.Большинство современных исследователей сосредоточились на выборенаиболее надежного и быстрого оптимизационного алгоритма.

В [3]оптимизация выполнялась при помощи алгоритма роя частиц; в [100] припомощи генетического алгоритма; в [5] используется дискретный метод роячастиц; в [6] - алгоритм муравьиных колоний.В [11, 101] предложено совместное использование нечеткой логики игенетического алгоритма; в [102] - эвристический алгоритм на основемарковских цепей; в [103] оптимальное решение определялось методомимитации роста растений.В [104] оптимизационная задача решалась методом прямого поиска, в[12] – методом Хука-Дживса, в [13] использован самообучающийсяоптимизационныйалгоритм,в[105]–гравитационныйалгоритмоптимизации, в [14-15] – алгоритм цветочного опыления, в [106] -алгоритмапоиска кукушки.В [107] оптимизация выполнена методом улучшенного гармоническогопоиска, в [108] предложен гибридный алгоритм на основе метода роя частици квазиньютоновского метода.Тем не менее, данные алгоритмы не во всех случаях позволяют найтиглобальный минимум штрафной функции при котором достигается минимумпотерь активной мощности и эксплуатационных затрат.Помимовыборанаилучшегооптимизационногоалгоритмадлянахождения глобального экстремума целевой функции, важной задачейявляется ее правильное составление, при котором обеспечивается наилучшийтехнико-экономический эффект от найденного решения.Некоторые исследователи не учитывают ограничения на установкукомпенсирующих устройств в отдельных узлах системы, что приводит кполучению решений, которые невозможно реализовать [12, и 100-101].